Hvad er kunstig intelligens?
Kunstig intelligens (AI) er teknologi, der gør det muligt for maskiner at demonstrere menneskelignende ræsonnement og kapaciteter såsom autonom beslutningstagning. Gennem assimilering af store mængder træningsdata lærer AI at genkende tale, spot mønstre og tendenser, proaktivt løse problemer og forudsige fremtidige forhold og forekomster.
Oversigt over kunstig intelligens
Kunstig intelligens er en af de mest transformative teknologier i moderne tid. Det er også en af de mest hurtige teknologiske afbrydelser nogensinde. Men hvad er AI, virkelig – og hvad gør det for erhvervslivet?
Begrebet kunstig intelligens opstod i 1956 ved en videnskabelig konference på Dartmouth College. En af AI's grundlæggere, Marvin Minsky, beskrev det som "videnskaben om at få maskiner til at gøre ting, der ville kræve intelligens, hvis de blev gjort af mænd."
Mens kernen i denne definition gælder i dag, har moderne AI-systemer udviklet sig til at demonstrere problemløsningsmuligheder for opgaver som visuel opfattelse, talegenkendelse, planlægning, beslutningstagning og oversættelse mellem sprog. De kan bearbejde terabytter af data og indsigt i realtid og bevise, at de er agile, lydhøre teknologier, der øger de menneskelige brugeres evner og øger effektiviteten, produktiviteten og tilfredsheden på arbejdspladsen.
Typer af kunstig intelligens
Et AI-system er ikke en enkelt teknologi, men snarere et ensemble af teknologier, der kan kombineres til at udføre forskellige typer af opgaver. Disse opgaver kan være meget specifikke, såsom at forstå, hvilket sprog der tales og reagere hensigtsmæssigt, eller meget bredt, såsom at hjælpe nogen med rejseforslag til planlægning af en ferie. Men at forstå alle de forskellige typer teknologier, der udgør AI, kan være en skræmmende opgave. Her er det grundlæggende.
Tre hovedtyper af AI
På kerneniveau er der tre kategorier af AI:
Smal AI (også kendt som svag AI): Et AI-system, der er designet til at udføre en bestemt opgave eller et sæt opgaver. Dette er den type AI, der bruges i aktuelle applikationer. Det kaldes svagt, ikke fordi det mangler magt eller evne, men fordi det er langt fra at have den menneskelige forståelse eller bevidsthed, at vi korrelerer til sand intelligens. Disse systemer er begrænsede i deres omfang og har ikke mulighed for at udføre opgaver uden for deres specifikke domæne. Eksempler på smal AI omfatter stemmeassistenter, ansigts- og talegenkendelse og selvkørende biler.
Generel AI (også kendt som stærk AI): I teorien et AI-system, der med succes ville kunne udføre enhver intellektuel opgave, som et menneske kunne – muligvis endnu bedre end et menneske kunne. Ligesom smalle AI-systemer ville generelle AI-systemer være i stand til at lære af erfaring og spotte og forudsige mønstre, men de ville have evnen til at tage tingene et skridt videre og ekstrapolere denne viden på tværs af en bred vifte af opgaver og situationer, der ikke håndteres af tidligere erhvervede data eller eksisterende algoritmer. Generel AI eksisterer endnu ikke, selv om der er løbende forskning og udvikling på området med nogle lovende fremskridt.
Superintelligent AI: Et AI-system defineret som at være fuldt ud selvbevidst og overgå menneskets intelligens. Teoretisk set ville disse systemer have evnen til at forbedre sig selv og træffe beslutninger med intelligens på over menneskeniveau. Ud over blot at efterligne eller identificere menneskelig adfærd, vil superintelligent AI forstå det på et grundlæggende niveau. Styrkede med disse menneskelige egenskaber – og yderligere forstærket med massiv forarbejdning og analytisk kraft – kunne det langt overstige vores egne evner. Hvis et superintelligent AI-system blev udviklet, kunne det ændre forløbet af menneskets historie, men i øjeblikket eksisterer det kun i science fiction, og der er ingen kendt metode til at opnå dette niveau af AI.
Hvordan virker kunstig intelligens?
Udover de store klassifikationer af smal, generel og superintelligent AI, er der flere flere forskellige og indbyrdes forbundne niveauer af kunstig intelligens.
Machine Learning (ML) er en delmængde af AI, der gør det muligt for computersystemer at lære og forbedre fra erfaring eller data, og inkorporerer elementer fra områder som datalogi, statistik, psykologi, neurovidenskab og økonomi. Ved at anvende algoritmer på forskellige typer læringsmetoder og analyseteknikker kan ML automatisk lære og forbedre sig af data og erfaringer uden at være udtrykkeligt programmeret til at gøre det. For virksomheder kan maskinindlæring bruges til at forudsige resultater baseret på analyse af store, komplekse datasæt.
Neurale netværk er en grundlæggende komponent i kunstig intelligens, inspireret af strukturen og funktionen af den menneskelige hjerne. Disse datamodeller med flere lag har noder samlet som neuronerne i en biologisk hjerne. Hver kunstig neuron tager input, udfører matematiske operationer på det, og producerer et output, der derefter overføres til efterfølgende lag af neuroner via hurtig, parallel behandling. Under træning justerer neurale netværk styrken af forbindelser mellem neuroner baseret på eksempler i dataene, så de kan genkende mønstre, lave forudsigelser og løse problemer. De anvender en række forskellige metoder til at lære af data afhængigt af opgaven og typen af data. Neurale netværk har fundet applikationer inden for forskellige områder som billed- og talegenkendelse, behandling af naturligt sprog, modellering, autonome køretøjer og meget mere.
Deep Learning (DL) er et datacentrisk undersæt af maskinindlæring, der bruger neurale netværk med flere (dybe) lag til at lære og udtrække funktioner fra store mængder data. Disse dybe neurale netværk kan automatisk opdage indviklede mønstre og relationer i de data, der måske ikke umiddelbart er indlysende for mennesker, hvilket giver mulighed for mere præcise forudsigelser og beslutninger. Dyb læring udmærker sig ved opgaver som billed- og talegenkendelse, behandling af naturligt sprog og dataanalyse. Ved at udnytte den hierarkiske struktur af dybe neurale netværk har dyb læring revolutioneret mange domæner, herunder sundhedspleje, økonomi og autonome systemer.
Generativ AI (gen AI) er en type dyb indlæring, der bruger fundamentmodeller som store sprogmodeller (LLM'er) til at skabe helt nyt indhold – herunder billeder, tekst, lyd, videoer og softwarekode – baseret på deres træningsdata. Gen AI er en catch-all term for forskellige fundament model teknologier - neurale netværk trænet på massive mængder af data ved hjælp af selvovervåget læring, såsom at forudsige det næste ord i tekst. Dens fremvoksende evner gør det til et gennembrud i AI, med en enkelt model nogle gange i stand til at skrive både digte og forretningsdokumenter, skabe billeder og bestå ræsonnementsprøver. Forestil dig output af to LLM'er, en uddannet udelukkende på videnskabelige forskningstidsskrifter og en anden uddannet i sci-fi romaner. De kan begge generere en kort beskrivelse af bevægelsen af objekter i rummet, men beskrivelserne ville være drastisk forskellige. Generativ AI har mange forretningsapplikationer, såsom at skabe realistiske produktprototyper, gennemføre naturlige samtaler i kundeservice, designe personlige markedsføringsmaterialer, automatisere indholdsoprettelsesprocesser og skabe grafik og specielle effekter. Både virksomheder og forbrugere har taget generativ AI til en bemærkelsesværdig hastighed, drevet af det faktum, at mange gen ai applikationer ikke kræver programmering eller kodning færdigheder til at bruge – brugerne beskriver blot, hvad de ønsker ved hjælp af almindeligt sprog, og programmet udfører opgaven, ofte med imponerende resultater. Ifølge en McKinsey-rapporti 2023:
33 % af organisationerne bruger gener-ai regelmæssigt i mindst én forretningsfunktion.
40% af organisationer vil øge investeringerne i AI på grund af gen AI.
60 % af de organisationer, der anvender AI, bruger allerede gen AI.
AI-applikationer
Her er et par andre måder, hvorpå AI ændrer den måde, hvorpå folk arbejder, lærer og interagerer med teknologi:
Robotteknologi
Robotteknologi har vaeret anvendt i produktionen i årevis, men før indførelsen af AI skulle kalibrering og omprogrammering gøres manuelt – og typisk først efter noget gik i stykker. Ved at bruge AI – ofte i form af Internet of Things (IoT)-sensorer – har producenterne været i stand til i høj grad at udvide omfanget, volumen og typen af opgaver, som deres robotter kan udføre, samtidig med at de forbedrer deres nøjagtighed og reducerer nedetid. Nogle almindelige eksempler på AI-assisteret robotteknologi omfatter ordreplukningsrobotter i lagre og landbrugsrobotter, der vander afgrøder på optimale tidspunkter.
Computervision
Computervision er, hvordan computere "ser" og forstår indholdet af digitale billeder og videoer. Computersynsapplikationer bruger sensorer og læringsalgoritmer til at udtrække komplekse kontekstuelle oplysninger, der derefter kan bruges til at automatisere eller informere andre processer. Det kan også ekstrapolere på de data, det ser til forudsigende formål, som i tilfælde af selvkørende biler.
Naturlig sprogbehandling (NLP)
Naturlige sprogbehandlingssystemer genkender og forstår skrevet eller talt sprog. I mere avancerede applikationer kan NLP bruge kontekst til at udlede holdning, humør og andre subjektive kvaliteter til mest præcist at fortolke mening. Praktiske anvendelser af NLP omfatter chatbots, call center-interaktionsanalyse og digitale stemmeassistenter som Siri og Alexa.
Få mere at vide om AI
Oplev den hurtige værdi kunstig intelligens kan bringe til din virksomhed med en omfattende samling af AI-specifikke ressourcer.
Få mere at vide om AI
Oplev den hurtige værdi kunstig intelligens kan bringe til din virksomhed med en omfattende samling af AI-specifikke ressourcer.
Fordele ved AI
AI-teknologier har bevæget sig ud over den tidlige ibrugtagningsfase og er nu mainstream i mange forretningsapplikationer.
I dag opnår virksomheder målbare fordele ved at bygge AI ind i deres kerneforretningsprocesser:
Øget effektivitet og produktivitet: En af de vigtigste fordele ved AI i virksomheden er dens evne til at automatisere opgaver og strømline driften. AI-drevne systemer kan behandle store datamængder med lynhurtig hastighed, hvilket frigør værdifulde menneskelige ressourcer for at fokusere på flere værdiforøgende aktiviteter. Denne øgede effektivitet fører til forbedret produktivitet, da medarbejderne kan bruge deres tid på strategisk beslutningstagning og innovation frem for rutinemæssige og verdslige opgaver.
Forbedret kundeoplevelse: AI-teknologien har revolutioneret den måde, hvorpå virksomheder interagerer med kunder. Gennem NLP og ML-algoritmer kan AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter yde personlig og real-time support til kunder, 24/7. Denne tilgængelighed øger ikke kun kundetilfredsheden, men hjælper også virksomheder med at levere en problemfri kundeoplevelse på tværs af kanaler, samtidig med at svartider og menneskelige fejl reduceres.
Datadrevet beslutningstagning: Enterprise AI-systemer kan analysere store mængder strukturerede og ustrukturerede data, så organisationer kan træffe mere kvalificerede beslutninger. Ved at udlede meningsfuld indsigt fra disse data får virksomheder mulighed for at identificere tendenser, forudsige kundeadfærd og optimere deres drift. AI-algoritmer kan registrere mønstre, som mennesker kan overse, hvilket giver værdifuld information til strategisk planlægning, risikovurdering og strømlining af forretningsprocesser.
Driftseffektivitet: AI kan automatisere gentagne, tidskrævende opgaver og arbejdsgange, samt håndtere komplekse beregninger, dataanalyse og andre kedelige opgaver med præcision, hvilket fører til forbedret nøjagtighed og reducerede fejl. AI kan også hjælpe med at opdage uregelmæssigheder, svindel og sikkerhedsbrud hurtigt, hvilket reducerer potentielle tab.
Forbedret samarbejde om arbejdsstyrken: AI kan fremme større samarbejde og vidensdeling blandt medarbejderne. Intelligente systemer kan hjælpe med at finde data ved at give lettere adgang til relevante oplysninger og give indsigt, der hjælper medarbejderne med at træffe kvalificerede beslutninger. Derudover muliggør AI-drevne samarbejdsværktøjer problemfri kommunikation og videndeling på tværs af teams, afdelinger og endda geografisk spredte steder, hvilket tilskynder til innovation og øger produktiviteten.
Enterprise AI i aktion
Omfanget og tilgængeligheden af moderne enterprise AI gør det nyttigt for mange områder.
Et par eksempler på AI-anvendelseseksempler på tværs af brancher omfatter:
AI i sundhedssektoren: Medicinske datasæt er nogle af de største og mest komplekse i verden. Et stort fokus for AI i sundhedssektoren er at udnytte disse data til at finde relationer mellem diagnose, behandlingsprotokoller og patientresultater. Derudover henvender hospitalerne sig til AI-løsninger for at understøtte operationelle initiativer, såsom arbejdsstyrkens tilfredshed og optimering, patienttilfredshed og omkostningsreduktion.
AI i banksektoren: Branchen for finansielle tjenesteydelser har været en af de tidligste til at indføre AI i skala, især for at fremskynde hastigheden af transaktioner, kundeservice og sikkerhedsreaktion. Almindelige applikationer omfatter AI-bots, digitale betalingsrådgivere og afsløring af svindel.
AI i produktion: Dagens smarte fabrik er et netværk af maskiner, IoT-sensorer og computerkraft – et sammenkoblet system, der bruger AI og machine learning til at analysere data og lære, som det går i realtid. AI optimerer og informerer løbende de automatiserede processer og intelligente systemer i en smart fabrik, fra overvågning af udstyrsforhold til prognosticering af forsyningskædeproblemer til aktivering af prognosticeret produktion.
AI i detailhandlen: Online shoppere engagerer sig på tværs af en bred vifte af berøringspunkter og genererer større mængder komplekse og ustrukturerede datasæt end nogensinde før. For at forstå og gøre brug af disse data bruger detailhandlere AI-løsninger til at behandle og analysere forskellige datasæt, forbedre markedsføringen og give bedre indkøbsoplevelser.
AI-etik og udfordringer
Mens AI giver ekstraordinære muligheder, kommer det også med risici, der skal anerkendes og afbødes for at forhindre skade på enkeltpersoner, grupper, virksomheder og menneskeheden som helhed. Her er nogle af de mest presserende etiske udfordringer, som både forbrugere, virksomheder og regeringer bør være opmærksomme på, når de stræber efter at bruge AI ansvarligt.
Etisk brug af kundedata: I 2029 vil der vaere anslået 6,4 milliarder smartphone-brugere verden over. Hver enhed kan dele enorme mængder af data, fra GPS-placering til brugernes personlige oplysninger og præferencer, samt sociale medier og søgeadfærd. Efterhånden som virksomheder får bredere adgang til deres kunders personlige oplysninger, bliver det stadig vigtigere, at de etablerer benchmarks og konstant udvikler protokoller for at beskytte privatlivets fred og minimere risikoen.
AI-bias: AI-systemer kan afspejle eller forstærke eksisterende fordomme i deres træningsdata, hvilket potentielt kan føre til urimelige resultater i ansøgninger som jobansættelse eller lånegodkendelser. For at mindske disse uoverensstemmelser skal organisationer sikre sig, at deres datasæt er forskellige, udføre regelmæssige revisioner og anvende algoritmer til reduktion af bias-værdier. Et reelt eksempel på AI-bias forekom i det amerikanske sundhedssystem, hvor en AI-model uden kritiske bias-afbødningsmuligheder udledes af træningsdata, at demografiske grupper, der bruger mindre på sundhedspleje, ikke behøver så meget pleje i fremtiden som højere udgiftsgrupper, hvilket resulterede i en partiskhed, der påvirkede sundhedsbeslutninger for hundreder af millioner af patienter.
AI-gennemsigtighed og forklarbar AI: AI-gennemsigtighed refererer til åbenhed og klarhed i, hvordan AI-systemer arbejder for at sikre, at deres operationer, beslutningsprocesser og resultater er forståelige og kan fortolkes af mennesker. Dette er afgørende for at opbygge tillid til AI-applikationer og tage hånd om bekymringer om skævheder, ansvarlighed og retfærdighed. Forklarbar AI fokuserer specifikt på at udvikle AI-modeller og algoritmer, der kan give forklaringer på deres beslutninger og forudsigelser på en måde, der er forståelig for brugere og interessenter. Forklarbare AI-teknikker har til formål at afmystificere komplekse AI-systemer ved at afsløre de faktorer og funktioner, der påvirker deres output – så brugerne kan stole på, verificere og potentielt korrigere AI-beslutninger, hvor det er nødvendigt.
Deepfakes: Udtrykket deepfake er en kombination af dyb læring og falsk. En deepfake er en sofistikeret metode til at skabe eller ændre medieindhold, såsom billeder, videoer eller lydoptagelser, ved hjælp af AI. Deepfakes gør det muligt at manipulere ansigtsudtryk, bevægelser og tale i videoer, ofte på en bemærkelsesværdig realistisk måde. Denne teknologi har vakt opmærksomhed på grund af sit potentiale for at skabe overbevisende, men fabrikeret indhold, der kan bruges til forskellige formål, fra underholdning og kunstnerisk udtryk til mere om applikationer som misinformation og identitetssvindel.
Få mere at vide om kunstig intelligens
Udforsk AI bygget til virkelige resultater
Se, hvordan du kan drage fordel af AI, der er indbygget i dine kerneforretningsapplikationer, og som forbinder dine medarbejdere, data og processer.
Mød Joule – AI-copilot, der virkelig forstår din virksomhed
Revolutionér, hvordan du interagerer med dine SAP-forretningssystemer, så alle opgaver bliver enklere, og hvert berøringspunkt tæller.